Machine Learning:機器學習算法
原文鏈接:https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine-Learning-Algorithms/
摘要
機器學習算法分類:監督學習、半監督學習、無監督學習、強化學習
基本的機器學習算法:線性回歸、支持向量機(SVM)、最近鄰居(KNN)、邏輯回歸、決策樹、k平均、隨機森林、樸素貝葉斯、降維、梯度增強
目錄
- 監督學習(Supervised learning)
監督學習
Machine Learning:機器學習算法
相關推薦
Machine Learning:機器學習算法
強化學習 支持向量 樸素 隨機森林 圖片 learn 樸素貝葉斯 支持 目錄 原文鏈接:https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine-Learning-Algorithms/ 摘要 機器學習算法分類:監督學習、半監督學習、無監
【機器學習算法-python實現】PCA 主成分分析、降維
pre gre text iss 主成分分析 int 找到 nts 導入 1.背景 PCA(Principal Component Analysis),PAC的作用主要是減少數據集的維度,然後挑選出基本的特征。 PCA的主要思想是移動坐標軸,找
(轉)8種常見機器學習算法比較
圖像 在一起 test word 例子 自己 期望 獲得 樣本 機器學習算法太多了,分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等,要想找到一個合適算法真的不容易,所以在實際應用中,我們一般都是采用啟發式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇大家普遍認同的算法,諸如SVM,G
DeepLearning tutorial(2)機器學習算法在訓練過程中保存參數
read com true article detail spec ear ase 例如 我是小白,說的不是很好,請原諒 @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43169019
機器學習算法
機器學習算法1. 貝葉斯2. 樸素貝葉斯http://blog.csdn.net/amds123/article/details/70173402 分類問題可做如下定義:已知集合和,確定映射規則y = f(x),使得任意有且僅有一個,使得成立。其中C叫做類別集合,其中每一個元素是一個類別,而I叫做項集合(特征
機器學習算法基礎概念學習總結(轉載)
原則 不清楚 tof 條件 cnblogs 偽代碼 相關關系 什麽 最近鄰 來源:lantian0802的專欄 blog.csdn.net/lantian0802/article/details/38333479 一、基礎概念
R語言使用機器學習算法預測股票市場
分析 article library 日期 ant else 3.4 set span quantmod 介紹 quantmod 是一個非常強大的金融分析報, 包含數據抓取,清洗,建模等等功能. 1. 獲取數據 getSymbols 默認是數據源是yahoo
機器學習&數據挖掘筆記_16(常見面試之機器學習算法思想簡單梳理)
回歸 utl lsa 多維 包含 的人 相互 oss 一個用戶 【轉】 前言: 找工作時(IT行業),除了常見的軟件開發以外,機器學習崗位也可以當作是一個選擇,不少計算機方向的研究生都會接觸這個,如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類,且又對其非常感興趣的話
常見面試之機器學習算法思想簡單梳理
聚類 優化方法 man 教程 貝葉斯理論 實現 數學之美 c函數 交叉驗證 前言: 找工作時(IT行業),除了常見的軟件開發以外,機器學習崗位也可以當作是一個選擇,不少計算機方向的研究生都會接觸這個,如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類,且又對其非常感興趣的話,可以
搜索系統10:機器學習算法淺析
eric 功能 ood 簡單的 ons 線性回歸 不知道 效果 大堆 很多網站都有猜你喜歡,我對淘寶的推薦還是比較滿意的。很多算法都可以實現推薦功能,下面來看一看機器學習的算法: 1.回歸算法。 回歸的意思大概是,估計這堆數據這個規律,然後找出這個規律,這個過程就是回歸。s
【機器學習】 Matlab 2015a 自帶機器學習算法匯總
dtree 決策 mat 可能 集成 模型訓練 貝葉斯 cdi top MATLAB機器學習沒看到啥教程,只有一系列函數,只好記錄下: MATLAB每個機器學習方法都有很多種方式實現,並可進行高級配置(比如訓練決策樹時設置的各種參數) ,這裏由於篇幅的限制,不再詳細描述。我
機器學習算法崗面試常見問題
概率分布 dir 規範 nbsp 融合 影響 復雜 支持 支持向量 過擬合原因 數據:數據不規範,數據量少,數據穿越,統計特征用到了未來的信息或者標簽信息 算法:算法過於復雜 解決: 1、將數據規範化,處理缺失值,增加數據量,采樣,添加噪聲數據 2、正則化,控制模型復雜程度
機器學習算法簡介
2.3 身邊 article 開發 目標 容易 跳槽 好處 修改 歡迎大家前往騰訊雲社區,獲取更多騰訊海量技術實踐幹貨哦~ 導語: 本文是對機器學習算法的一個概覽,以及個人的學習小結。通過閱讀本文,可以快速地對機器學習算法有一個比較清晰的了解。本文承諾不會出現任何數學公式
如何用Python實現常見機器學習算法-3
mit 它的 margin tex eps param eight fun ram 三、BP神經網絡 1、神經網絡模型 首先介紹三層神經網絡,如下圖 輸入層(input layer)有三個units(為補上的bias,通常設為1) 表示第j層的第i個激勵,也稱為單元unit
先驗算法(Apriori algorithm) - 機器學習算法
高效 edi table pla 搜索算法 dna tro 弊端 cti Apriori is an algorithm for frequent item set mining and association rule learning over transactiona
機器學習算法分類
分享圖片 概率 機器學習 body mage blog png src 半監督學習 算法分類一: 有監督學習 無監督學習 半監督學習 算法分類二 分類與回歸 聚類 標註 算法分類三
機器學習算法整理(二)邏輯回歸 python實現
alt bubuko 邏輯 style res n) regress com png 邏輯回歸(Logistic regression) 機器學習算法整理(二)邏輯回歸 python實現
機器學習算法整理(三)決策樹
outlook spa com width 選擇 clas .com img 衡量標準 決策樹的訓練與測試 如何切分特征(選擇節點) 衡量標準-熵 信息增益 決策樹構造實例 信息增益:表示特
機器學習算法一:感知器學習
描述 down display 得到 更新 begin 機器 min ria 問題描述: 給定線性可分數據集:T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)},存在超平面S:$w\cdot x+b=0$ $ \left\{\begin{matrix} w\
機器學習算法整理(六)— 貝葉斯算法_拼寫糾正實例_垃圾郵件過濾實例
mage width 分享 整理 font .com size 圖片 span (p(h): 先驗概率) 垃圾郵箱過濾實例 機器學習算法整理(六)— 貝葉斯算法_拼寫糾正實例_垃圾郵件過濾實例